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讓機器設備變聰明的AI 人工智慧
人工智慧（英語：Artificial Intelligence，縮寫為AI）亦稱智械、機器智慧，指由人製造出來的機器所表現出來的智慧。通常人工智慧是指透過普通電腦程式來呈現人類智慧的技術。該詞也指出研究這樣的智慧系統是否能夠實現，以及如何實現。同時，通過醫學、神經科學、機器人學及統計學等的進步，有些預測則認為人類的無數職業也逐漸被其取代。人工智慧的研究是高度技術性和專業的，各分支領域都是深入且各不相通的，因而涉及範圍極廣。人工智慧的研究可以分為幾個技術問題。其分支領域主要集中在解決具體問題，其中之一是，如何使用各種不同的工具完成特定的應用程式。 資料來源：維基百科
人工智慧帶給人們生活便利，將應用延伸至各式不同的研究領域，如智慧城市、智慧農業、智慧交通、智慧製造、智慧居家等。而ai人工智慧又是如何發展的呢?在這裡我們將程序分為感測與控制、規範與推論、機器學習與深度學習。
人工智慧：感測與控制
感測與控制意指經由感測器及控制程式來進行機器反應，這是目前生活中最常見的項目，例如：電鍋煮完飯，開關閥會自動跳起；洗衣機洗完衣服會自動斷電及發出鳴響、冷氣機到預設溫度後，會自動切換舒適模式等。程式設計師或工程師需要考慮種種因素寫出控制程式，而機器設備完全是依照程式指令下動作。
人工智慧：規範與推論
規範與推論是指機器累積的數據再經由特殊演算法計算後的結果，再將這些結果分析歸類，制定規範、門檻或相似度。由於是由機器設備經由運算去做分析判斷，這裡面就蘊含了基礎的人工智慧。雖然還不具有演進的程式優化功能，但是是人工智慧最基本的基礎。
人工智慧：機器學習與深度學習
機器學習簡單的說也就是機器可以自行學習，利用大數據累積的資料再從中抓取特徵值，進行判斷。而不容易區分的特徵值則由機器自己學習而來的，則是深度學習。經由不斷一次又一次的過程中，機器能夠自動判別、自我優化，進一步進行執行動作或判斷，屬於人工智慧中最困難的癥結點。提供給AI人工智慧的資訊越多，就能讓機器設備越聰明，再加上IOT的技術發展，搜集數據的方式越來越容易，海量資料讓AI人工智慧的優化也就更加快速。
AI人工智慧的風潮與IOT物聯網帶動整個智能時代的來臨
AI人工智慧，旨在賦予機器像人類一樣的思考、學習和決策能力。這種技術的出現，就像是科幻小說中的一場奇幻冒險，將科技的能量注入機器，使其能夠在各種任務中表現出色。它不僅僅是機械運作的堆疊，更是將智慧的火花注入了機械的心靈。
在這個AI的大舞台上，機器們像是學習如何用詞彙譜寫詩歌，如何在棋盤上下著電光火石的棋步，如何分析龐大的數據以預測未來的趨勢。它們就像是我們的幕後助手，用數據的語言幫助我們解讀世界的奧秘。要理解AI，就好比想像你正在和一個專業的變色龍對話。這隻變色龍能夠在一瞬間改變自己的皮膚顏色，以適應周圍的環境。AI的工作原理類似，它不斷地從數據中學習，然後根據不同的情境做出適應性的反應。這就像是一個無所不在的學習機器，時刻在吸收新知識，然後在需要時展現出自己的才華。
AI的進步就像是一場充滿驚奇的科學之旅，每一個里程碑都像是一座高聳入雲的科技峰頂。從最早的象棋對弈到現在的自動駕駛汽車，AI已經在眾多領域展現出驚人的能力。正如我們探索未知星辰，AI也在無盡的數據星海中尋找著新的可能性。
然而，就像是一把雙刃劍，AI也帶來了一些挑戰和考驗。人們關心機器是否會取代人類的工作，以及AI是否會影響我們的隱私和安全。這就需要我們像駕馭科技的大師一樣，謹慎而明智地引導AI的發展，確保它造福於人類，而不是對我們造成威脅。
首先，AI確實在一些特定的任務上已經表現出驚人的能力，甚至超越了人類。例如，在CHAT GPT中，你給它一段文字，它能在短短數秒內回覆您超過上千字，先不討論用字是否精確?內容是否正確?光是產出內容文字速度就遠遠超過人類，而且文字內容看起來還頭頭是道。在棋類遊戲中，像圍棋和國際象棋這樣的複雜遊戲，AI已經能夠擊敗頂尖的人類棋手。在一些重複性高、規則明確的工作中，像是製造業中的機器人組裝，AI也能夠提高效率並減少人工成本。
然而，AI在許多人類獨特的能力方面仍然遠遠落後。例如，創造力、情感理解、道德判斷等，都是人類在現階段難以被取代的領域。AI雖然能夠模仿人類的某些表現，但它缺乏情感和主觀性，這使得它難以在某些領域進行深刻的創新和真正的理解。
不需要害怕被取代，我們需要學會駕馭工具，AI是一種工具，是能夠讓人類空出雙手做出更有價值的事，未來的發展是人類與AI合作的時代，人類可以利用AI的能力來擴展自己的潛力，同時保持人類特有的創造力和情感連結。
人工智慧應用範圍廣且深，相信使用者都有使用過FACEBOOK臉書的標註功能，一開始的照片標註，之後演變成臉書會自動建議標註，只要學過這張臉，就會記住然後自動辨識，這也顯示臉書運用了AI人臉辨識功能。而以固德的OLVMS®-ML 機器學習智能監控系統中來舉例，將針對設備振動或訊號的訊號特徵辨識人臉辨識換成就能夠了解。對於來自設備所傳達出來的訊號，OLVMS®-ML擁有的自動學習功能，透過邊緣運算的技術，能夠自動學習建立不同狀況的特徵模型。機器學習應用在製造業的加工製程中，由此同理只要看到機台做同樣的加工行為，系統就能自動擷取，然後比對建立的模型辨識好壞，成為產線管理、優化產線製程的工具。
AI 辨識原理以人臉辨識代替訊號舉例，AI能夠從不同特徵也能自動追蹤識別是同一組訊號。
振動雖然依然是最大宗的感測方式，但根據每種製程不同，例如電焊，我們也可以選擇選取電流訊號。並且OLVMS®-ML並不會對設備產生侵入式影響，免去與各式機台對接的困難，實現真正plug in的方式，直接裝上感測器就能達到監測的效果。
對於複雜的設備動作，實現真正PLUG IN 的監測方式
針對轉子相關設備類，固德的 OLVMS-RM線上轉子健康品質監測系統 內建智能AI演算法，將數據進行AI交叉對比，除了可以了解設備狀態、轉子異常可能的原因等，也能夠預測設備未來七天狀態趨勢。對於週期性設備類，由於其設備運轉方式及流程較為複雜，可利用 OLVMS-ML機器學習智能監控系統 進行監測與特徵學習，經由數據與特徵判別的不斷累積比對等等，系統將預測設備餘命，讓使用者有更多時間能夠提早準備維護工作。
對症下藥，不同設備種類使用不同方式預測設備餘命
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